大数据挖掘与传统数据挖掘的差异主要存在哪几个个方面的差异？请详细地介绍这几个差异的内容。

题目

大数据挖掘与传统数据挖掘的差异主要存在哪几个个方面的差异？请详细地介绍这几个差异的内容。

相似考题

1.两组数据的均值不等,但标准差相等,则()A.均值大的一组数据差异程度大B. 均值小的一组数据差异程度大C. 两组数据的差异程度相同D. 无法对两组数据进行比较

2.商业银行与中央银行相比,存在哪几个方面的差异?

3.境内外商业银行个人业务服务收费内容存在一定差异，主要体现在哪几个方面？

4.体质差异性构成主要包括哪几个方面?具体内容是什么?

参考答案和解析
处理速度快（秒级定律）
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  • 第1题：

    信息加工处理的数据挖掘技术的主要发展趋势是()

    A、应用领域的探索和扩张

    B、数据挖掘系统的交互性

    C、隐私保护与信息安全

    D、Web数据挖掘

    E、数据挖掘语言的标准化


    参考答案：ABCDE

  • 第2题：

    请列举数据挖掘应用常见的数据源。(或者说，我们都在什么样的数据上进行数据挖掘)()


    参考答案常见的数据源包括关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统和信息库。其中高级数据库系统和信息库包括：空间数据库、时间数据库和时间序列数据库、流数据、多媒体数据库、面向对象数据库和对象-关系数据库、异种数据库和遗产(legacy)数据库、文本数据库和万维网(WWW)等。

  • 第3题：

    数据挖掘的标准流程分为那几个步骤?请分别简述它们。


    答案：商业理解：找问题-确定商业目标、对现有资源的评估，确定问题是否能够通过数据挖掘来解决，确定数据挖掘的目标，制定数据挖掘计划
    数据理解：
    数据准备：确定数据挖掘所需要的数据，对数据进行描述，数据的初步探索，检查数据的质量
    建立模型：对各个模型进行评价，选择数据挖掘模型，建立模型
    模型评估：评估数据挖掘的结果，对整个数据挖掘过程的前面步骤进行评估，确定下一步怎么办?是发布模型?还是对数据挖掘过程进行进一步的调整，产生新的模型
    模型发布：把数据挖掘模型的结果送到相应的管理人员手中，对模型进行日常的监测和维护，定期更新数据挖掘模型

  • 第4题：

    常用的数据备份方式包括完全备份、增量备份、差异备份。这3种方式在数据恢复速度方面由快到慢的顺序为(45)。

    A．完全备份、增量备份、差异备份

    B．完全备份、差异备份、增量备份

    C．增量备份、差异备份、完全备份

    D．差异备份、增量备份、完全备份


    正确答案：B
    解析：常用的数据备份方式包括完全备份、增量备份、差异备份等，如表5-6所示。

    由表5-6可知，完全备份方式的备份速度最慢，但恢复速度最快。反之，增量备份的备份速度最快，但恢复速度最慢。

  • 第5题：

    数据挖掘技术对聚类分析的要求有哪几个方面？


    正确答案:可伸缩性；处理不同类型属性的能力；发现任意形状聚类的能力；减小对先验知识和用户自定义参数的依赖性；处理噪声数据的能力；可解释性和实用性。

  • 第6题：

    大数据环境下信息检索与数据挖掘的方法和途径（上）提到，信息检索和数据挖掘是解决数据量大、不易快速准确获得这两大挑战的主要技术。


    正确答案:正确

  • 第7题：

    试述数据挖掘的概论？有哪几种挖掘技术？


    正确答案: 数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值的信息或模式的一种技术。数据挖掘建立在数据库及数据仓库基础之上，它能够自动对数据进行多维分析及归纳性的推理及联想，从中发现内在联系，发掘出潜在的、对预测和决策行为起着重要作用的信息或模式。数据挖掘技术是数据库研究中的一个有应用价值的新领域，它涉及数据库、人工智能、机器学习、神经网络计算与遗传算法和统计分析等多种技术，能够预测将来的趋势和行为，以便更好地支持人们的决策。在数据信息处理的发展阶段中，数据挖掘属于高层次阶段。
    常用数据挖掘技术有：关联规则、序列模式、分类和预测、聚类、孤立点分析等。

  • 第8题：

    数据挖掘一般可以分为哪几个阶段？（）

    • A、确定目标
    • B、数据准备
    • C、实施数据挖掘
    • D、结果的解释与评估

    正确答案:A,B,C,D

  • 第9题：

    在关于数据挖掘的描述中，正确的是（）

    • A、数据挖掘可以支持人们进行决策
    • B、数据挖掘可以对任何数据进行
    • C、数据挖掘与机器学习是统一的
    • D、数据来源质量对数据挖掘结果的影响不大

    正确答案:A

  • 第10题：

    Hadoop有以下哪几个主要应用领域（）

    • A、构建大型分布式集群
    • B、数据仓库
    • C、数据挖掘
    • D、数据发散

    正确答案:A,B,C

  • 第11题：

    判断题
    大数据环境下信息检索与数据挖掘的方法和途径（上）提到，信息检索和数据挖掘是解决数据量大、不易快速准确获得这两大挑战的主要技术。
    A

    对

    B

    错


    正确答案： 对
    解析： 暂无解析

  • 第12题：

    单选题
    在关于数据挖掘的描述中，正确的是（）
    A

    数据挖掘可以支持人们进行决策

    B

    数据挖掘可以对任何数据进行

    C

    数据挖掘与机器学习是统一的

    D

    数据来源质量对数据挖掘结果的影响不大


    正确答案： A
    解析： 数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。简而言之，数据挖掘其实是一类深层次的数据分析方法，数据来源质量对数据挖掘结果的影响很大。

  • 第13题：

    两组数据的均值不等，但标准差相同，则()

    A均值小的差异程度大

    B均值大的差异程度大

    C无法判断

    D两组数据的差异程度相同


    参考答案A

  • 第14题：

    体质由哪几方面的差异性构成?主要包括哪些内容?


    参考答案：体质由形态结构、生理功能和心理状态三方面的差异性构成，形态结构的差异性主要通过身体外形体现出来，以躯体形态为基础，与内部脏器结构密切相关，首先表现为体表形态、体格、体型等方面的差异;生理功能的差异性反映了脏腑功能的盛衰偏颇，表现为脏腑经络及精气血津液的生理功能的强弱差异;心理特征的差异性主要表现为人格、气质、性格等的差异。

  • 第15题：

    供应链管理模式的采购与传统意思上采购策略的差异表现在哪几个方面。


    参考答案:(1)为订单而采购，而非为库存而采购;(2)从一般买卖关系转向战略合作伙伴关系;(3)变多源供应变为少源供应;(4)变大批量少批次采购行为为小批量多批次采购。

  • 第16题：

    两组数据的均值不等，但标准差相等，则()。

    A:均值小的差异程度大
    B:均值大的差异程度大
    C:均值小的差异程度小
    D:差异相同

    答案：A
    解析：
    本题考查离散系数的相关内容。离散系数是一组数据的标准差与其相应的算术平均数之比，离散系数大的说明数据的离散程度也就大，离散系数小的说明数据离散程度也就小。如果两组数据标准差相等，均值小的组离散系数大，即差异程度大。因此选A。

  • 第17题：

    种子检验数据差异来源主要哪几个方面？


    正确答案: ①扦样所引起的差异。如果种子批是均匀的，并且是按检验规程进行扦样的，那么这种扦样差异就是随机扦样差异。这种扦样的差异是由从种子批中扦取初次样品、送验样品制备以及试验样品制备过程中所引起的差异。
    ②种子批质量不同所引起的差异。随着种子批质量的降低，随机扦样差异的机会增加，如发芽率为95％时，标准差是2.1，这时其差异范围是±6.5。
    ③检测样品大小所引起的差异。随着种子样品增大，差异减少，结果也越可靠。样品从50粒增加到200粒，误差减少一半；从200粒增加至800粒，误差又减少一半。通常采用的发芽试验试样为400粒，是兼顾相对较低的误差和较低的费用。
    ④不同种子检验员以及不一致评价引起的差异。
    ⑤试验条件和试验方法引起的差异。

  • 第18题：

    比较数据挖掘与OLAP的差异？


    正确答案: OLAP的典型应用，通过商业活动变化的查询发现的问题，经过追踪查询找出问题出现的原因，达到辅助决策的作用。
    数据挖掘任务在于聚类（如神经网络聚类）、分类（如决策树分类）、预测等。

  • 第19题：

    差异化营销在哪几个方面的具体体现？


    正确答案: 产品差异化、服务差异化、人员差异化、渠道差异化、形象差异化。

  • 第20题：

    分布式数据挖掘过程分为几个步骤（）.

    • A、确定业务对象
    • B、数据分析
    • C、数据挖掘
    • D、结果分析

    正确答案:A,B,C,D

  • 第21题：

    简单描述数据挖掘与传统分析方法的区别。


    正确答案: 数据挖掘与传统的数据分析（如查询、报表、联机应用分析）的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识.数据挖掘所得到的信息应具有先未知，有效和可实用三个特征。先前未知的信息是指该信息是预先未曾预料到的，既数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识，甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘出的信息越是出乎意料，就可能越有价值。

  • 第22题：

    多选题
    数据挖掘一般可以分为哪几个阶段？（）
    A

    确定目标

    B

    数据准备

    C

    实施数据挖掘

    D

    结果的解释与评估


    正确答案： D,C
    解析： 暂无解析

  • 第23题：

    单选题
    （），也称数据集成，是把不同来源、格式、特性差异的数据在逻辑上或物理上有机地组织在一起，并且建立各类数据间业务关联关系，为全面数据共享奠定基础。
    A

    数据获取

    B

    数据整合

    C

    数据挖掘

    D

    数据成果共享


    正确答案： C
    解析： 暂无解析

  • 第24题：

    问答题
    试述数据挖掘的概论？有哪几种挖掘技术？

    正确答案： 数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值的信息或模式的一种技术。数据挖掘建立在数据库及数据仓库基础之上，它能够自动对数据进行多维分析及归纳性的推理及联想，从中发现内在联系，发掘出潜在的、对预测和决策行为起着重要作用的信息或模式。数据挖掘技术是数据库研究中的一个有应用价值的新领域，它涉及数据库、人工智能、机器学习、神经网络计算与遗传算法和统计分析等多种技术，能够预测将来的趋势和行为，以便更好地支持人们的决策。在数据信息处理的发展阶段中，数据挖掘属于高层次阶段。
    常用数据挖掘技术有：关联规则、序列模式、分类和预测、聚类、孤立点分析等。
    解析： 暂无解析

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